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結合觀海上一篇關于智能AI電子病歷系統(tǒng)的內容，這次就“智能AI預問診+智能AI電子病歷”兩個內容是可以互為補充，如：患者可在線上掛號后追加預問診，或線下到達各科室的候診區(qū)后掃碼進行預問診，提前描述自己的病情信息，發(fā)送給醫(yī)生。

醫(yī)生端可同步查閱患者電子病歷，在患者實際就診前，醫(yī)生對患者的情況有了一個具體的了解，這樣可以節(jié)省溝通時間有效提升門診效率。所以本次就基于AI預問診系統(tǒng)的信息化產品設計，做一下拆解和功能實現(xiàn)了解。

2024年11月，國家衛(wèi)生健康委辦公廳、國家中醫(yī)藥局綜合司、國家疾控局綜合司聯(lián)合印發(fā)《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》。衛(wèi)生健康行業(yè)“人工智能+”醫(yī)療服務管理的應用場景參考指引中包含：

醫(yī)學影像智能輔助診斷、醫(yī)學影像數(shù)據(jù)智能輔助質控、臨床專病智能輔助決策、基層全科醫(yī)生智能輔助決策、醫(yī)學影像智能輔助治療、手術智能輔助規(guī)劃6大應用場景。

在我國推進醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化轉型期間，AI+各類細分場景有望逐步落地，AI技術能夠幫助處理和分析大量醫(yī)療數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生診斷和治療，降低人力成本的同時提高效率。

一、AI智能預問診流程

在現(xiàn)有的就醫(yī)模式下，患者在醫(yī)院掛號后，往往需要長時間等待，才能與醫(yī)生進行面對面交流，而實際問診時間卻相對短暫，大量時間耗費在排隊、候診環(huán)節(jié)。

一方面，有限的問診時間使得醫(yī)生難以全面、深入地了解患者病情?；颊哂捎诰o張、缺乏醫(yī)學知識等因素，可能在短時間內無法條理清晰地陳述病史、癥狀細節(jié)，導致醫(yī)生獲取關鍵信息不充分，影響診斷準確性，增加漏診、誤診風險。在繁忙的門診時段，平均每位患者的實際問診時間會更加短，復雜病例更是難以在如此短時間內溝通透徹。

另一方面，醫(yī)療資源分布不均衡，大城市、大醫(yī)院集中了優(yōu)質醫(yī)療資源，吸引大量外地患者前來就醫(yī)，進一步加劇了門診擁擠狀況?；鶎俞t(yī)療機構因缺乏高水平專家及先進技術支持，患者信任度較低，大量患者舍近求遠去上級醫(yī)院就診，造成醫(yī)療資源的浪費與錯配。

智能AI預問診應用于患者就診前進行智能預問診的信息化系統(tǒng)，是基于醫(yī)療AI、自然語言處理技術、醫(yī)學知識圖譜等核心技術，智能理解患者主訴，模擬醫(yī)生真實問診思路進行智能追問。

用戶就診前，智能預問診提供問答對話式的預問診服務，根據(jù)用戶的癥狀，模擬醫(yī)生的問診，以人機對話的方式詢問用戶相關病史信息，并將采集到的病史信息按病歷格式結構化，包括主訴、現(xiàn)病史、既往史、過敏史、家族史等。最后生成一份診前病歷提供給醫(yī)生，能夠幫助醫(yī)生提高接診效率。

同時可對接電子病歷系統(tǒng)自動生成電子病歷，可直接寫入電子病歷系統(tǒng)（EMR），提升門診就醫(yī)體驗與醫(yī)療效率。

如圖：AI預問診流程

1. 患者端流程

癥狀自述：患者通過文字或語音輸入主訴（如“持續(xù)頭痛3天，伴有發(fā)熱”）。

智能問診對話：

AI通過多輪動態(tài)問答細化癥狀（如疼痛部位、持續(xù)時間、既往病史等）。

實時解析語義，生成結構化病歷數(shù)據(jù)。

AI智能分析與導診建議：

結合醫(yī)學知識庫匹配潛在疾病，推薦就診科室（如神經(jīng)內科、急診科）。

對高危癥狀（如胸痛、呼吸困難）觸發(fā)緊急預警。

生成預問診報告：輸出包含癥狀摘要、建議檢查項、初步注意事項的電子報告。

數(shù)據(jù)同步至醫(yī)生工作站：報告自動對接醫(yī)院HIS/EMR系統(tǒng)，供醫(yī)生提前查看。

2. 醫(yī)生端流程

預審報告：醫(yī)生接診前快速瀏覽AI生成的病史摘要及風險提示。

補充問診：根據(jù)AI未覆蓋的細節(jié)進行針對性追問。

診斷決策支持：系統(tǒng)提供相似病例參考及鑒別診斷建議。

二、系統(tǒng)技術落地實現(xiàn)方式

AI 智能預問診系統(tǒng)通過智能化手段提前收集、整理患者病情信息，輔助醫(yī)生更高效、精準地開展診療工作，涵蓋線上線下多種就醫(yī)場景。

系統(tǒng)架構依托云計算技術，具備強大的數(shù)據(jù)存儲、運算與傳輸能力，可快速處理海量患者數(shù)據(jù)。

如圖：智能AI預問診技術架構

AI智能預問診系統(tǒng)技術實現(xiàn)核心要素：

1. 智能問診引擎

多模態(tài)交互：支持文本、語音、圖片（如皮疹拍攝）輸入。

動態(tài)推理能力：基于癥狀關聯(lián)性自動調整問診路徑（如腹痛患者優(yōu)先排除急腹癥）。

多語言支持：覆蓋普通話、方言及多語種問診場景。

2. 醫(yī)學知識庫

權威數(shù)據(jù)源：整合臨床指南、藥品庫、疾病庫、檢驗檢查知識庫。

持續(xù)更新機制：通過真實診療數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化算法模型。

3. 導診分診引擎

基于癥狀權重和科室匹配度算法，推薦最優(yōu)就診路徑。

支持分級診療：區(qū)分“急診/門診/基層醫(yī)療機構”優(yōu)先級。

4. 電子病歷生成

結構化輸出：包含時間軸癥狀記錄、用藥史、過敏史、家族病史。

患者可讀版本：提供通俗易懂的健康建議（如“暫避免劇烈運動”）。

5. 數(shù)據(jù)管理與隱私安全

符合HIPAA/GDPR醫(yī)療數(shù)據(jù)規(guī)范，支持匿名化處理。

患者授權機制：患者登錄小程序/公眾號后，可自主控制數(shù)據(jù)共享范圍。

6. 多終端支持

微信小程序/H5/APP/醫(yī)院自助機多端適配。

支持與智能穿戴設備（如心率監(jiān)測）數(shù)據(jù)聯(lián)動。

三、智能AI預問診系統(tǒng)功能介紹

AI 智能預問診系統(tǒng)是通過AI智能化手段提前收集、整理患者病情信息，輔助醫(yī)生更高效、精準地開展診療工作，涵蓋線上線下多種就醫(yī)場景。系統(tǒng)架構依托云計算技術，具備強大的數(shù)據(jù)存儲、運算與傳輸能力，可快速處理海量患者數(shù)據(jù)。

患者可以通過多個渠道訪問AI預問診系統(tǒng)，患者既可以在醫(yī)院掛號后通過候診區(qū)終端設備登錄系統(tǒng)，也可在移動端(手機 APP微信小程序等)提前在錄入信息。通過AI智能引導患者，根據(jù)患者初步信息，逐步提示患者補充關鍵細節(jié)，確保信息采集全面、規(guī)范。

核心算法基于深度學習、自然語言處理等前沿 A 技術，對患者輸入的非結構化信息進行結構化處理，提取關鍵癥狀、病史、時間節(jié)點等要素，并結合醫(yī)學知識圖譜與臨床大數(shù)據(jù)，初步分析病情，生成可能的疾病診斷列表及相關問題，為后續(xù)醫(yī)生問診提供參考。

如圖：智能AI預問診系統(tǒng)架構

以下是對各個功能模塊的功能介紹：

一、患者端

智能問答?：通過AI技術與患者進行智能互動，解答患者的問題。

圖文上傳?：患者可以通過文字和圖片上傳他們的癥狀和相關信息。

3D癥狀演示?：利用3D技術直觀展示和解釋癥狀，幫助患者更好地描述和理解自身情況。

病歷預覽?：患者可以查看和管理自己的病歷信息。

二、醫(yī)生端

問診摘要?：為醫(yī)生提供患者問診的簡要信息，幫助醫(yī)生快速了解患者情況。

診斷建議?：根據(jù)系統(tǒng)分析，為醫(yī)生提供診斷建議，輔助醫(yī)生進行決策。

醫(yī)囑模板?：提供常用的醫(yī)囑模板，方便醫(yī)生快速開具醫(yī)囑。

三、管理端

1、患者管理?

用戶列表?：管理患者用戶的信息列表。

用戶信息?：詳細管理患者用戶的基本信息。

會話記錄?：記錄患者與系統(tǒng)的互動會話內容。

病歷信息?：管理患者的病歷資料。

2、預問診管理?

基礎配置?：設置預問診的基本參數(shù)和功能。

能力配置?：配置預問診系統(tǒng)的各項能力。

預問診會話列表?：列出所有的預問診會話記錄。

意圖集合管理?：管理和維護預問診中的意圖識別集合。

3、病歷管理?

病歷生成記錄?：記錄病歷文件的生成情況。

病歷模板?：提供病歷書寫的模板，提高病歷記錄的效率和規(guī)范性。

病例規(guī)則?：設定和管理病歷記錄的規(guī)則。

4、規(guī)則管理?

設置規(guī)則?：定義系統(tǒng)的運行規(guī)則和邏輯。

規(guī)則組管理?：將相關規(guī)則分組管理，便于維護和調用。

問題庫管理?：管理常見問題庫，優(yōu)化問答體驗。

流程管理?：管理系統(tǒng)的各個業(yè)務流程，確保順暢運行。

5、質控管理?

指標監(jiān)控?：對系統(tǒng)各項指標進行監(jiān)控，保證系統(tǒng)正常運行。

問診指標?：分析和評估問診的各項指標，提升問診質量。

診斷指標?：監(jiān)控診斷相關指標，提高診斷準確性。

指標管理?：綜合管理和維護各類指標數(shù)據(jù)。

6、知識庫管理?

知識圖譜設計?：構建和維護系統(tǒng)的知識圖譜。

病種知識管理?：對各種病種知識進行系統(tǒng)化管理和更新。

多模態(tài)知識?：管理和維護多模態(tài)（如文本、圖像、語音等）的知識信息。

動態(tài)知識更新?：實時更新和管理最新的知識信息。

7、系統(tǒng)總體?

用戶管理?：管理系統(tǒng)的用戶賬戶和權限。

角色權限?：配置和管理不同用戶的角色和權限。

數(shù)據(jù)安全?：保障系統(tǒng)數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護。

系統(tǒng)日志?：記錄系統(tǒng)的運行日志，便于問題追蹤和維護。

四、AI預問診實踐案例

1、背景介紹

某三甲醫(yī)院日門診量超8000人次，傳統(tǒng)分診臺常出現(xiàn)患者等待時間長（平均35分鐘）、主訴描述不清導致分診錯誤率高達18%的問題。2024年該院引入AI智能預問診系統(tǒng)，并部署于醫(yī)院互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院的微信公眾號、小程序和院內自助終端。

2、AI智能預問診應用實現(xiàn)

1）、患者癥狀智能采集：

a）.患者通過自然語言描述癥狀（如”持續(xù)三天發(fā)燒伴咳嗽”），系統(tǒng)自動提取關鍵醫(yī)學特征。

b）.3D人體模型引導患者精準定位疼痛部位，準確率提升至92%

2)、分級預警機制：

a）.識別37種急危重癥特征（如胸痛伴冷汗）自動觸發(fā)紅色預警，優(yōu)先安排就診。

b）.區(qū)分?？菩枨?，將婦科腹痛與普外科腹痛分診準確率從68%提升至89%。

3）、電子病歷預生成：

a）.自動生成結構化病歷，包含癥狀持續(xù)時間、加重因素等8個關鍵維度。

b）.醫(yī)生接診時可直接調閱，問診時間縮短40%。

3、運營6個月后實施成效

1、患者候診時間降至12分鐘。

2、分診錯誤率下降至5%以下。

3、急診科非急癥患者占比從43%降至19%。

4、患者滿意度評分從82分升至94分。

五、總結介紹
AI智能預問診作為醫(yī)療數(shù)字化轉型的重要突破，通過自然語言處理、知識圖譜和機器學習技術，有效重構了傳統(tǒng)就診流程。系統(tǒng)通過智能癥狀采集、分級預警和病歷預生成三大核心功能，顯著提升了醫(yī)療資源利用效率：患者候診時間平均縮短60%以上，分診準確率突破90%，醫(yī)生問診效率提升40%。

在分級診療、健康管理等場景中展現(xiàn)出獨特價值，既緩解了”看病難”問題，又為構建診前-診中-診后全周期健康管理服務體系奠定了基礎。

隨著多模態(tài)交互和個性化推薦技術的發(fā)展，AI預問診正從效率工具向智能健康管家演進，其深度應用將持續(xù)推動醫(yī)療服務模式的智能化變革。

本次關于AI智能預問診系統(tǒng)的內容，就跟大家分享到這里，希望通過這篇文章，大家對AI在醫(yī)療領域的應用落地，有一個更加直觀的了解。

如果有需要深入交流的朋友可以留言進行交流，再次感謝大家的觀看。